Die Verwendung von Künstlichen Intelligenzen (KI) fand in der Medizin schon häufiger Verwendung. Diese Technologie wird auch in der aktuellen Corona-Krise zur Erkennung von SARS-CoV-2 ausgelösten COVID-19 Pneumonien eingesetzt. Das Ziel dieser Arbeit ist es, einen Überblick über die Literatur zum aktuellen Stand der Forschung zu geben, die Analyse von CT Scans durch KIs bei der Erkennung von COVID-19 zu erläutern und deren Funktionsweise herauszuarbeiten und kritisch zu würdigen.
Mit derweil über 4,7 Millionen bestätigten Fällen und über 300.000 Toten wurde die Krankheit durch die World Health Organization als Pandemie eingestuft. Die frühzeitige Erkennung des Virus macht eine zeitnahe Behandlung möglich und hilft, die weitere Ausbreitung von COVID-19 einzudämmen. Studien aus China haben gezeigt, dass CT Scans von Corona Patienten Anomalien aufweisen, die es möglich machen, die Krankheit zu bestimmen. Die Analyse solcher Aufnahmen bleibt aber selbst für geübte Radiologen zeitaufwendig und ist nicht immer zuverlässig, weshalb die Methoden der KI einen potenten Lösungsansatz für eine schnelle Diagnose darstellen.
Inhaltsverzeichnis
Abbildungsverzeichnis
Abkürzungsverzeichnis
1 Einleitung
1.1 Aufbau der Arbeit
2 COVID-19
2.1 Computertomographie
2.2 Probleme der Computertomographie bei der Diagnose
3 Künstliche Intelligenzen
3.1 Bildklassifizierung
3.2 Künstliche Intelligenzen in der Medizin
4 Diagnose von COVID-19 mittels Künstlicher Intelligenz
4.1 Unterscheidung COVID-19 positiv und negativ
4.2 Unterscheidung von COVID-19 und anderen Lungenkrankheiten
4.3 Prognose des Schweregrades von COVID-19
4.4 Bewertungsmaßstäbe
4.5 Zugänglichkeit zu Datensätzen
5 Zusammenfassung und Ausblick
Literaturverzeichnis
- Arbeit zitieren
- Maik Werger (Autor:in), 2020, Die Diagnose von Covid-19 mittels Künstlicher Intelligenzen, München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/998764
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